KR20060008254A - Infrared sensing system of fire and its sensing method reflecting dynamic pattern of flame - Google Patents

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Abstract

본 발명은 화염의 동적 특성을 이용하여 적외선 영상을 처리 및 분석함으로써 오류 가능성을 최소화하고 화재의 조기 발견 및 정확성을 제고할 수 있는 화염의 동적 특성을 이용한 적외선 화재 감지 방법 및 시스템에 관한 것이다. The present invention relates to an infrared fire detection method and system using the dynamic characteristics of the flame that can minimize the possibility of error and improve the early detection and accuracy of the fire by processing and analyzing the infrared image using the dynamic characteristics of the flame.

종래에는 적외선 영상 중 온도가 높게 나타나는 일정 범위의 영역만을 찾아 화재로 판정하기 때문에 화재의 초기 감지에 유용하지 못하고, 햇빛의 반사, 온도가 높은 인공물, 자동차나 가로등과 같은 불빛 등이 오류요소로 작용하여 결과의 신뢰성이 떨어진다. 따라서 별도의 육안에 의한 확인작업이 수반될 수 밖에 없어 시스템의 효율성이 저하되고 신속한 대응체제에 허점을 야기하는 문제점이 있었다. Conventionally, it is not useful for early detection of fire because it detects only a certain range of areas where the temperature is high among infrared images, and it is not useful for early detection of fire, and reflection of sunlight, high temperature artifacts, lights such as cars or street lamps, etc. The reliability of the result is lowered. As a result, a separate visual verification process can not only entail a problem that the efficiency of the system is lowered and a loophole is caused in the rapid response system.

이에 본 발명은 화염의 움직임과 확산현상이라는 화염의 동적 특성을 계량화하여 이를 화재 감시 시스템의 적외선 영상 판별방법에 반영함으로써, 오검출율을 현저히 줄이고 화재를 조기에 자동감지하고 경보 할 수 있는, 화재 감지 방법 및 시스템의 제공을 목적으로 하는바, 이를 위하여 화염의 동적 특성을 계량화한 스레솔드(Threshold) 값, 블록 단위의 세분화된 판별, 화염의 확산 모형을 반영한 화재위험영역의 설정 등의 방법을 제공한다.Accordingly, the present invention quantifies the dynamic characteristics of flames such as flame movements and diffusion phenomena and reflects them in the infrared image discrimination method of the fire monitoring system, thereby significantly reducing the false detection rate and automatically detecting and alarming the fire early. To provide a detection method and system, it is necessary to provide a threshold value that quantifies the dynamic characteristics of a flame, a granular determination of blocks, and a fire hazard zone that reflects a flame spread model. to provide.

적외선 영상, 화재 감지 Infrared image, fire detection

Description

화염의 동적 특성을 이용한 적외선 화재 감지 방법 및 시스템{Infrared Sensing System of Fire and its Sensing Method reflecting Dynamic Pattern of Flame }Infrared Sensing System of Fire and its Sensing Method reflecting Dynamic Pattern of Flame}

제 1 도는 본 발명에 의한 화염의 동적 특성을 이용한 적외선 화재 감지 시스템의 구성도.1 is a block diagram of an infrared fire detection system using the dynamic characteristics of the flame according to the present invention.

제 2 도는 본 발명에 의한 화염의 동적 특성을 이용한 적외선 화재 감지 방법의 흐름도.2 is a flow chart of the infrared fire detection method using the dynamic characteristics of the flame according to the present invention.

제 3 도는 본 발명에 의한 화재후보영역의 설정 예시도.3 is an exemplary view of setting a fire candidate area according to the present invention.

<주요 도면부호에 대한 설명><Description of the major reference numerals>

110 : 영상 버퍼링 처리부 120 : 필터링 처리부110: image buffering processor 120: filtering processor

130 : 블록평균명도 처리부 140 : 화재후보블록 처리부130: block average brightness processing unit 140: fire candidate block processing unit

150 : 블록명도변동 처리부 160 : 화재 판별부150: block name change processing unit 160: fire discrimination unit

본 발명은 적외선 영상을 이용한 화재 감지 시스템에 관한 것으로서, 자세하게는 화염의 동적 특성을 이용하여 적외선 영상을 처리 및 분석함으로써 오류 가능 성을 최소화하고 화재의 조기 발견 및 정확성을 제고할 수 있는 화염의 동적 특성을 이용한 적외선 화재 감지 방법 및 시스템에 관한 것이다. The present invention relates to a fire detection system using an infrared image. In detail, the dynamic characteristics of the flame can be minimized by improving the accuracy of the error and improving the early detection and accuracy of the fire by processing and analyzing the infrared image using the dynamic characteristics of the flame. An infrared fire detection method and system using the characteristics.

야간에도 비교적 정확한 데이터를 제공할 수 있는 장점으로 인해서 적외선 카메라가 화재 감시 시스템에 많이 활용되고 있으나, 촬영된 적외선 영상의 판독 방법에 따라 동일한 적외선 영상으로도 차별화되는 결과를 도출할 수 있기 때문에 적외선에 의한 화재 감시 시스템은 적외선 영상의 판독방법이 시스템의 성능을 결정한다고 할 수 있다.Infrared cameras are widely used in fire surveillance systems because of their ability to provide relatively accurate data at night.However, the same infrared image can be differentiated according to the method of reading the captured infrared image. The fire monitoring system according to the present invention can be said that the method of reading an infrared image determines the performance of the system.

종래의 적외선 영상의 판독 방법으로는, 1) 사용자가 육안으로 직접 모니터링하여 화재발생을 감시하는 방법, 2) 적외선 영상과 기준영상을 비교하여 미리 파악한 고정영역이 아닌 이상영역이 나타나면 화재로 판정하는 방법 또는 3) 적외선 영상과 기준영상을 비교하여 급격히 변화된 영역을 찾아 변화영역의 위치이동이 있으면 화재로 판정하는 방법 등이 있다. Conventional methods of reading infrared images include: 1) a method of monitoring the fire by a user directly monitoring the naked eye, and 2) comparing an infrared image with a reference image to determine a fire when an abnormal region other than a fixed region identified in advance is found. Or 3) comparing an infrared image with a reference image to find a rapidly changed region, and determining a fire if there is a movement of the changed region.

1)의 방법은 사용자가 육안으로 24시간 관측해야 하기 때문에 감시 비용이 증가하고 사용자의 의지에 따라 감시 효과가 결정되어 일관성 및 신뢰성이 떨어지는 방법이다. 2) 및 3)의 방법은 단순하게 적외선 영상에서 온도가 높게 나타나는 일정 범위의 영역만을 찾아 화재로 판정하기 때문에 화재의 초기 감지에 유용하지 못하고, 햇빛의 반사, 온도가 높은 인공물, 자동차나 가로등과 같은 불빛, 콘크리트나 금속 구조물, 도로, 큰 암석 등이 오류요소로 작용하여 온도가 높은 물체로서 적외선 영상에 표시될 수 있기 때문에 오검출율이 매우 높아 결과의 신뢰성이 떨어진다. 따라서 사용자의 육안에 의한 확인작업이 수반될 수 밖에 없기 때문에 시스 템 운용의 효율성이 저하되고 신속한 대응체제에 허점을 야기하는 문제점이 있었다. The method of 1) is a method that the monitoring cost increases and the monitoring effect is determined according to the user's will because the user has to observe 24 hours with the naked eye. The method of 2) and 3) is not useful for initial detection of fire because it finds only a range of areas where the temperature is high in the infrared image and judges it as a fire. The same light, concrete or metal structures, roads, large rocks, etc. can act as error elements and be displayed on infrared images as objects with high temperature, resulting in a very high false detection rate, resulting in less reliable results. Therefore, the user's naked eye must be accompanied by a check, which leads to a decrease in the efficiency of system operation and a loophole in a quick response system.

본 발명은 화염의 특성을 고려하지 않은 상술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 화재발생시 발생하는 화염은 오류요소와는 달리, 화재 또는 산불이 번지거나 화염이 바람에 의해 움직임에 따라 입력되는 적외선 영상 프레임 간의 화재영역에 대한 명도 값의 변동 범위가 비교적 큰 값인 동적 특성을 보이는바, 이를 이용하면 주간이나 야간, 흐린 날, 맑은 날 등의 기상이나 기후환경에 관계없이 신속하고 정확한 화재 감지가 가능하다. The present invention has been made to solve the above-described problems of the prior art that does not take into account the characteristics of the flame, the flame generated when the fire occurs, unlike the error element, as the fire or forest fire spreads or the flame moves by the wind The dynamic range of the change in brightness value of the fire zone between the input infrared image frames is relatively large. Using this, it is possible to quickly and accurately fire regardless of weather or climatic environment such as day, night, cloudy day or sunny day. It can be detected.

따라서 본 발명은 화염의 움직임과 확산현상이라는 화염의 동적 특성을 계량화하여 이를 화재 감시 시스템에 반영함으로써, 오검출율을 현저히 줄이고 화재를 조기에 자동감지하고 경보 하는, 화염의 동적 특성을 이용한 적외선 화재 감지 방법 및 시스템의 제공을 목적으로 한다. Therefore, the present invention quantifies the dynamic characteristics of flames such as flame movements and diffusion phenomena and reflects them in the fire monitoring system, thereby significantly reducing false detection rate and automatically detecting and alarming fires early and using infrared flames using dynamic characteristics of flames. An object of the present invention is to provide a detection method and system.

상기 기술적인 과제를 달성하기 위해, 본 발명은 적외선 영상을 이용한 화재 감시 시스템에 있어서, 영상 버퍼를 포함하여 적외선 영상을 일정주기로 영상 버퍼에 갱신 저장하는 영상 버퍼링 처리부; 상기 적외선 영상 중에서 소정의 기준으로 기준영상을 선정하고 이를 다수의 블록으로 세분하여 블록별 블록평균명도를 계산하는 기준영상 블록평균명도 처리부; 상기 블록평균명도 값과 스레솔드(Threshold) 값을 비교하여 화재후보 블록을 판별하고 화재후보블록을 중심으로 화재후보영역을 특정하는 기준영상 화재후보블록 처리부; 기준 영상을 포함한 이후의 연속되는 영상들에 대한 화재후보영역의 명도변동값을 평균하여 블록명도변동(BMD: Block Mean of Difference)값을 산출하는 블록명도변동 처리부; 상기 평균명도변동 값과 스레솔드 값을 비교하여 화재 영역을 판별하고 경보 하는 화재 판별부를 포함하는 것을 특징으로 하는 화염의 동적 특성을 이용한 적외선 화재 감지 시스템을 제공한다. In order to achieve the above technical problem, the present invention provides a fire monitoring system using an infrared image, the image buffering processing unit for updating and storing the infrared image in the image buffer at regular intervals, including the image buffer; A reference image block average brightness processor for selecting a reference image based on a predetermined reference from the infrared images and subdividing the reference image into a plurality of blocks to calculate block average brightness for each block; A reference image fire candidate block processor for determining a fire candidate block by comparing the block average brightness value and a threshold value and specifying a fire candidate area based on the fire candidate block; A block brightness change processor for calculating a block mean of difference (BMD) value by averaging the brightness change values of the fire candidate region for subsequent images including the reference image; It provides an infrared fire detection system using the dynamic characteristics of the flame, characterized in that it comprises a fire determination unit for determining and alarming the fire zone by comparing the average brightness fluctuation value and the threshold value.

본 발명은 적외선 영상을 이용한 화재 감지방법에 있어서, a) 일정한 시간 간격으로 영상을 획득하여 저장하는 영상 버퍼링 단계; b) 상기 적외선 영상 중 기준 영상을 정하고 기준영상을 다수의 블록으로 세분하는 단계; c) 블록별 블록평균명도 (BML: Block Mean of Luminance) 값을 구하는 단계; d) 상기 블록평균명도 값을 해당 스레솔드(Threshold) 값과 비교하여 화재후보블록을 판별하는 단계; e) 화재후보블록을 기준으로 화재후보영역을 특정하는 단계; f) 기준 영상을 포함한 이후의 연속되는 영상들에 대한 화재후보영역의 명도변동값을 평균하여 블록명도변동(BMD: Block Mean of Difference)값을 산출하는 단계; g) 상기 블록명도변동 값을 해당 스레솔드 값과 비교하여 화재후보영역에 대해 화재영역 여부를 판별하고, 화재영역 판별 시 경보를 발생하는 단계;를 포함하되, a) 단계는 적외선 영상의 입력 주기에 따라 계속 반복되고, b) ~ e) 단계는 특정 주기로 선택된 기준영상에 대해서만 수행되고 이 중 c) ~ e) 단계는 상기 기준 영상을 세분한 블록별로 수행되며, f) 및 g) 단계는 d) 단계에서 화재후보블록으로 판별되는 경우에 수행되는 것을 특징으로 하는 화염의 동적 특성을 이용한 적외선 화재 감지 방법을 제공한다. The present invention provides a fire detection method using an infrared image, the method comprising: a) an image buffering step of acquiring and storing images at regular time intervals; b) determining a reference image among the infrared images and subdividing the reference image into a plurality of blocks; c) obtaining a Block Mean of Luminance (BML) value for each block; d) determining the fire candidate block by comparing the block average brightness value with a corresponding threshold value; e) specifying a fire candidate area based on the fire candidate block; f) calculating a Block Mean of Difference (BMD) value by averaging the brightness fluctuation values of the fire candidate region for subsequent images including the reference image; g) comparing the block brightness fluctuation value with a corresponding threshold value to determine whether or not a fire zone exists for a fire candidate area, and generating an alarm when the fire zone is determined. Repeatedly according to, steps b) to e) are performed only for the reference image selected at a specific period, and steps c) to e) are performed for each subdivided block of the reference image, and steps f) and g) are Provided is an infrared fire detection method using the dynamic characteristics of the flame, characterized in that performed in the case of determining the fire candidate block in the step).

또한 상기 화염의 동적 특성을 이용한 적외선 화재 감지 방법이 일련의 명령 어들로 기록매체에 유형적으로 구현되어 적외선 영상을 이용한 화재 감지 시스템에 의해 판독되어 실행 가능한, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공한다.In addition, the infrared fire detection method using the dynamic characteristics of the flame is implemented on the recording medium in a series of instructions to provide a computer-readable recording medium that can be read and executed by the fire detection system using the infrared image.

이하, 일실시예를 나타내는 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 기술적 사상을 상세히 설명한다. Hereinafter, with reference to the accompanying drawings showing an embodiment will be described in detail the technical spirit of the present invention.

도 1은 본 발명에 따른 화염의 동적 특성을 이용한 적외선 화재 감지 시스템의 구성도를 도시한 것으로서, 적외선 영상 획득장치 (100), 영상 버퍼링 처리부 (110), 필터링 처리부(120), 블록평균명도 처리부(130), 화재후보블록 처리부 (140), 블록명도변동 처리부(150), 화재 판별부(160) 및 영상 버퍼(170)를 포함한다.1 is a block diagram of an infrared fire detection system using the dynamic characteristics of the flame according to the present invention, the infrared image acquisition apparatus 100, the image buffering processor 110, the filtering processor 120, the block average brightness processor 130, a fire candidate block processor 140, a block brightness change processor 150, a fire determiner 160, and an image buffer 170.

적외선 영상 획득장치(100)는 적외선 영상을 촬영하여 영상 버퍼링 처리부(110)에 전달하는 적외선 카메라로서 감시 대상 영역에 대하여 고정되어 있거나 제어시스템에 의해 회전이나 상하조절 가능한 형태로 구성된다.The infrared image obtaining apparatus 100 is an infrared camera that captures an infrared image and transmits the infrared image to the image buffering processor 110. The infrared image obtaining apparatus 100 is fixed to the monitoring target region or configured to be rotated or vertically adjusted by a control system.

영상 버퍼링 처리부(110)는 영상 버퍼(170)를 포함하며, 적외선 카메라가 획득한 영상 열에서 일정한 시간 간격으로 영상 데이터를 샘플링하여 영상 버퍼(170)에 저장한다. The image buffering processor 110 includes an image buffer 170, and stores the image data in the image buffer 170 at predetermined time intervals from the image string acquired by the infrared camera.

이때 획득한 적외선 영상의 판별성을 향상시키기 위해 노이즈를 제거 작업이 필요할 수 있는바, 상기 필터링 처리부(120)는 영상 버퍼(170)에 저장된 영상 데이터를 리드(Read)하여 메디안 필터(Median Filter)를 이용하여 영상에 포함된 임펄스성 잡음을 제거한다. In this case, the noise removing operation may be necessary to improve the discrimination of the acquired infrared image. The filtering processor 120 reads image data stored in the image buffer 170 to median a filter. Remove the impulsive noise included in the image using.

블록평균명도 처리부(130)는 영상 중에서 일정한 주기로 기준영상을 선택하고, 선택된 기준영상을 다수의 매크로 블록으로 분할하고 블록을 구성하는 화소들의 명도 값을 이용하여 블록 별 평균명도 값을 계산한다.The block average brightness processor 130 selects a reference image at regular intervals from among the images, divides the selected reference image into a plurality of macroblocks, and calculates an average brightness value for each block using brightness values of pixels constituting the block.

화재후보블록 처리부(140)는 상기 블록평균명도 값과 화염의 동적 특성에 기초하여 설정된 화재후보블록 스레솔드 값을 비교하여 화재후보블록 스레솔드 값 이상의 값을 가지는 블록을 화재후보블록으로 판별하고 이 블록을 중심으로 화염의 동적 특성에 맞춰 확장된 화재후보영역을 결정한다.The fire candidate block processor 140 determines a block having a value greater than or equal to the fire candidate block threshold by comparing the block average brightness value and the fire candidate block threshold value set based on the dynamic characteristics of the flame. Determine the fire candidate area extended to the dynamic characteristics of the flame around the block.

블록명도변동 처리부(150)는 상기 화재후보영역에 대응하는 화소들의 평균명도변동 값을 해당 기준 영상 이후의 연속되는 영상에 대하여 반복적으로 계산하고 평균하여 블록명도변동 값을 산출하는데, 이는 화염의 동적 특성과 비교할 수 있는 대조 데이터를 마련하기 위한 것이다. The block brightness variation processor 150 calculates and averages the block brightness variation by repeatedly calculating and averaging the average brightness variation of the pixels corresponding to the fire candidate region for successive images after the corresponding reference image. To provide contrast data that can be compared to characteristics.

화재 판별부(160)는 상기 블록명도변동 값을 해당 스레솔드 값과 비교하여 스레솔드 값 이상이면 화재영역으로 판별하고 경보를 출력한다.The fire determination unit 160 compares the block brightness change value with a corresponding threshold value and determines a fire zone and outputs an alarm if the threshold value is equal to or greater than the threshold value.

도 2는 본 발명에 따른 화재의 동적특성을 이용한 적외선 화재 감지 방법을 흐름도로 도시한 것으로서, 영상 버퍼링 단계(F200), 필터링 단계(F210), 기준영상 설정 및 블록화 단계(F220), 블록평균명도(BML) 산출단계(F230), 화재후보블록 판별단계(F240), 화재후보영역 설정 단계(F250), 블록명도변동 값(BMD) 산출단계(F260) 및, 화재 판별 및 경보 단계(F270)을 포함한다. 2 is a flowchart illustrating an infrared fire detection method using a dynamic characteristic of a fire according to the present invention. The image buffering step F200, the filtering step F210, the reference image setting and blocking step F220, and the block average brightness are shown. (BML) calculating step (F230), fire candidate block determination step (F240), fire candidate area setting step (F250), block name change value (BMD) calculation step (F260), and fire determination and alarm step (F270) Include.

상기 각 단계를 설명함에 있어서, 필요한 경우, 도 1에 도시된 각 구성요소 와 결부시켜 설명하도록 한다.In describing each of the above steps, if necessary, it will be described in conjunction with each component shown in FIG.

영상 버퍼링 단계(F200)는 적외선 영상 획득장치(100)에 의해 연속적으로 (e.g. 1초 주기) 촬영된 적외선 영상 신호를 영상 버퍼(170)에 저장한다. 이때 적외선 카메라에 의해 입력되는 아날로그 영상신호는 이미지 그래버(grabber)(미도시)에 의해 디지털 영상신호로 변환, 출력된다.The image buffering step F200 stores the infrared image signal photographed by the infrared image acquisition apparatus 100 continuously (e.g. 1 second period) in the image buffer 170. At this time, the analog video signal input by the infrared camera is converted into a digital video signal by an image grabber (not shown) and output.

상기 단계에서 획득한 적외선 영상의 노이즈를 제거할 필요가 있는 경우에는, 필터링 단계(F210)를 추가 함으로써 영상 버퍼(170)에 저장된 영상 신호에 대하여 임펄스성 영상잡음을 제거하기 위한 필터링을 수행한다. 이때 필터로서는 다양한 형태의 노이즈 제거 필터가 사용될 수 있으나, 일반적으로 메디안 필터(Median Filter)를 사용한다.If it is necessary to remove the noise of the infrared image obtained in the above step, the filtering step (F210) is added to perform the filtering to remove the impulsive image noise on the image signal stored in the image buffer 170. In this case, various types of noise removing filters may be used as the filter, but a median filter is generally used.

기준 영상 설정 및 블록화 단계(F220)에서는 블록평균명도를 계산하기 위한 기준영상을 설정하고 블록화 하는바, 여기서 기준 영상이란 적외선 영상 중 실제 화재 발생 여부를 판별하기 위한 대상이 되는 영상으로서, 기준 영상을 선정하는 이유는 획득한 적외선 영상 중 일부에 대해서만 화재판별을 수행하여 시스템의 부하를 줄이고 시스템의 효율성을 극대화하기 위한 것이다. In the reference image setting and blocking step (F220), a reference image for calculating a block average brightness is set and blocked, wherein the reference image is an image that is an object for determining whether an actual fire occurs among infrared images, and the reference image is used. The reason for the selection is to perform fire discrimination on only a part of the acquired infrared images to reduce the load on the system and maximize the efficiency of the system.

기준 영상의 선정 기준은 어느 것이든 무방하나, 구현의 용이성 및 효율성을 고려할 때 일정 시간 주기를 적용할 수 있다. 즉, 초기에 기준영상이 설정되어 있지 않은 상태에서는 버퍼링 된 첫 번째 영상을 기준영상으로 설정하고 이 후에는 일정 주기(e.g. 30초)로 갱신하여 설정할 수 있는바, 기준영상 획득주기는 상기 단계(F200)의 적외선 영상 획득주기와 일치할 수도 있겠으나 시스템의 부하를 고려하 여 상술한 바와 같이, 적외선 영상 획득 주기보다 큰 주기로 기준영상을 선정하는 것이 바람직하다. The selection criteria of the reference image may be any, but a certain time period may be applied in consideration of the ease and efficiency of implementation. That is, in the state where the reference image is not initially set, the buffered first image may be set as the reference image, and thereafter, the reference image may be updated and set at a predetermined period (eg 30 seconds). Although it may coincide with the infrared image acquisition period of F200, in consideration of the load of the system, it is preferable to select the reference image at a period larger than the infrared image acquisition period as described above.

블록화는 기준 영상을 일정한 크기(e.g. 8x8 또는 16x16 화소)의 다수의 블록(매크로 블록)으로 세분하는 것을 의미하며, 이 세분화를 통하여 작은 화염의 조기 발견이 가능하다.Blocking means subdividing the reference image into a plurality of blocks (macro blocks) of a constant size (e.g. 8x8 or 16x16 pixels), which enables early detection of small flames.

기준영상의 블록평균명도(BML) 산출단계(F230)에서는 설정된 기준영상에 대한 블록 별 블록평균명도(BML)를 구하는바, 이는 블록평균명도 처리부(130)에 의해서 수식 1에 의하여 산출된다. In the calculation of the block average brightness (BML) of the reference image (F230), a block average brightness (BML) of each block for the set reference image is obtained, which is calculated by Equation 1 by the block average brightness processor 130.

Figure 112005072906429-PAT00001
(수식 1)
Figure 112005072906429-PAT00001
(Formula 1)

여기서, M1은 블록의 행 크기, N1은 블록의 열 크기, P(m,n)은 블록의 화소별 명도 값을 나타낸다.Here, M1 represents a row size of a block, N1 represents a column size of a block, and P (m, n) represents a brightness value for each pixel of the block.

기준 영상의 화재후보블록 판별단계(F240)에서는 상기 단계(F230)의 블록평균명도(BML) 값과 화염의 명도 특성을 반영한 스레솔드 값을 비교하여 스레솔드 값 이상인 블록평균명도 값이 발견되면 화재후보블록으로 선정한다. 이때 스레솔드 값에 못 미치는 경우에는 새로운 기준 영상을 획득하기 위하여 기준영상 설정 및 블록화 단계(F220)로 분기한다.In the fire candidate block determination step (F240) of the reference image, when the block average brightness value (BML) of the step (F230) is compared with the threshold value reflecting the brightness characteristics of the flame, if a block average brightness value that is equal to or greater than the threshold value is found, the fire occurs. Select as a candidate block. In this case, if it is less than the threshold value, the process branches to the reference image setting and blocking step F220 to obtain a new reference image.

기준영상의 화재후보영역 설정 단계(F250)에서는 화재후보블록을 중심으로 화염이 확산될 수 있는 영역 즉, 화재후보영역을 특정하는바, 화염이 주로 위쪽으로 움직이고 좌우로 확산 되는 동적 특성을 반영하여 화재후보블록을 중심으로 그 좌, 우 및 상부에 위치한 블록을 포함하는 영역을 화재후보영역으로 선정할 수 있다. 도 3은 화재후보영역 선정의 일실시예를 나타내는바, 3 x 3 배열구조로 블록들을 선택하되 화재후보블록은 3행 2열(8번 블록)에 위치함으로써 화재후보블록을 중심으로 화염이 확산하는 동적 특성을 반영하고 있는 것이다.In the step of setting the fire candidate area of the reference image (F250), the area where the flame can be spread, that is, the fire candidate area, is specified around the fire candidate block, and the flame is mainly moved upward and diffused from side to side to reflect the dynamic characteristics. The area including the blocks located on the left, right, and top of the fire candidate block may be selected as the fire candidate area. Figure 3 shows an embodiment of the selection of the fire candidate area, the block is selected in a 3 x 3 arrangement structure, the fire candidate block is located in three rows 2 columns (block 8), the flame is spread around the fire candidate block It reflects the dynamic characteristics of

화재후보영역에 대한 블록명도변동 값(BMD) 산출단계(F260)에서는 기준 영상을 포함한 기준 영상 이후의 연속되는 다수(e.g. 30개)의 영상에 화재후보영역을 매핑하여 각 영상별 화재후보영역 간의 명도 변화의 평균값인 블록명도변동 값(BMD)을 산출하는바, 그 값은 블록명도변동 처리부(150)에 의해서 수식 2에 의해 산출된다.In the block brightness variation value (BMD) calculation step (F260) for the fire candidate region, the fire candidate regions are mapped to a plurality of consecutive images (eg 30) after the reference image including the reference image, and the fire candidate regions for each image are displayed. The block brightness fluctuation value BMD, which is an average value of the brightness changes, is calculated, and the value is calculated by Equation 2 by the block brightness fluctuation processing unit 150.

Figure 112005072906429-PAT00002
(수식 2)
Figure 112005072906429-PAT00002
(Formula 2)

여기서, M2는 화재후보영역의 행 크기, N2는 블록의 열 크기, Pt -1(m,n)은 직전 프레임의 화소 명도 값, Pt (m,n)은 현재 프레임의 화소 명도 값을 나타낸다.Where M2 is the row size of the fire candidate area, N2 is the column size of the block, Pt- 1 (m, n) is the pixel brightness value of the previous frame, and Pt (m, n) is the pixel brightness value of the current frame.

화재 판별 및 경보 단계(F270)에서는 상기 단계(F260)에서 산출된 블록명도변동 값을 해당 스레솔드 값과 비교하여 스레솔드 값 이상인 경우에 화재영역으로 판별하고 경보를 발생한다. 이는 화염의 확산에 있어서의 동적 특성을 감안한 스레솔드 값을 제공하여 측정한 변동 값(BMD)이 스레솔드 값 이상인가를 판단함으로써 화염의 특성에 부합하는가를 판별해 내는 것이다. 이때 스레솔드 값보다 작은 경우에는 새로운 기준 영상을 획득하기 위하여 기준영상 설정 및 블록화 단계(F220)로 분기한다.In the fire discrimination and warning step F270, the block brightness change value calculated in the step F260 is compared with a corresponding threshold value to determine a fire zone and generate an alarm when the threshold value is greater than or equal to the threshold value. This is to provide a threshold value in consideration of the dynamic characteristics in the spread of the flame, and determine whether the measured variation value (BMD) is equal to or greater than the threshold value to determine whether the flame characteristic is met. In this case, if the threshold value is smaller than the threshold value, the process branches to the reference image setting and blocking step F220 to obtain a new reference image.

본 발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하여 적외선 영상을 이용한 화재 감지 시스템에 의해서 판독되어 실행되는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록시스템를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM,CD-ROM,자기테이프,플로피디스크,광 데이터 저장시스템 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.The present invention can also be embodied as computer readable code on a computer readable recording medium, which can be read and executed by a fire detection system using an infrared image. Computer-readable recording media include all types of recording systems that store data that can be read by a computer system. Examples of computer-readable recording media include ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, optical data storage system, and the like, which are also implemented in the form of carrier wave (for example, transmission over the Internet). Include. The computer readable recording medium can also be distributed over network coupled computer systems so that the computer readable code is stored and executed in a distributed fashion. And functional programs, codes, and segments for implementing the present invention can be easily inferred by programmers in the art to which the present invention belongs.

이상의 내용에서는 특정 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이지 의미 한정이나 특허청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다. 아울러 본 발명의 바람직한 실시예는 예시의 목적을 위해 개시된 것이며, 당업자라면 본 발명의 기술적 사상과 범위 안에서 다양한 수정, 변경, 부가 등이 가능할 것이며, 이러한 수정 변경 등이 당업자에게 자명한 사항이라면 본 발명의 기술적 범위에 포함된다고 보아야 할 것이다.Although specific terms have been used in the foregoing description, they are used only for the purpose of describing the present invention and are not used to limit the scope of the present invention as defined in the meaning or claims. In addition, preferred embodiments of the present invention are disclosed for the purpose of illustration, those skilled in the art will be possible to various modifications, changes, additions, etc. within the spirit and scope of the present invention, if such modifications and changes are obvious to those skilled in the art the present invention It should be considered that it is included in the technical scope of the.

특히, 적외선 영상 획득 주기, 기준 영상 획득 주기, 블록의 크기 및 화재후보영역의 설정 범위는 다양한 변형이 가능한 부분으로서, 결과의 정확성 및 시스템 부하 간의 상충관계에서 최적 치의 선택이 필요한바, 상기 설명 중 제시한 예시 값이 참고가 될 수 있다. In particular, the infrared image acquisition period, the reference image acquisition period, the size of the block, and the setting range of the fire candidate area are various variations, and it is necessary to select an optimal value in the trade-off between the accuracy of the results and the system load. The example values presented can be referenced.

본 발명에 의하면 화염의 동적 특성을 이용하여 스레솔드 값, 화재위험영역을 설정하여 적외선 영상을 판별함으로써, 오류요소가 많이 존재하는 상황하에서도 화재 감지의 정확성을 획기적으로 향상시킬 수 있으며, 블록단위의 판별 시스템으로 발화 초기에도 감지의 정확성이 뛰어난 장점이 있다.According to the present invention, by setting the threshold value and the fire hazard area by using the dynamic characteristics of the flame to distinguish the infrared image, it is possible to dramatically improve the accuracy of the fire detection even in the presence of a large number of error elements, block unit The detection system has the advantage of excellent detection accuracy even in the early stage of ignition.

따라서 또한 신뢰성 있는 데이터를 근거로 화재 감지 시 자동으로 경보신호를 발생시키기 때문에 효율적이고 신속한 감시체제가 가능하여 적은 비용으로 막대한 인적·물적 피해를 예방할 수 있는 효과가 있다. Therefore, since the alarm signal is automatically generated upon detection of fire based on reliable data, it is possible to effectively and quickly monitor the system, thereby preventing the enormous human and physical damage at low cost.

Claims (10)

적외선 영상을 이용한 화재 감지방법에 있어서, In the fire detection method using an infrared image, a) 일정한 시간 간격으로 영상을 획득하여 저장하는 영상 버퍼링 단계; a) an image buffering step of acquiring and storing images at regular time intervals; b) 기준 영상을 정하고 기준영상을 다수의 블록으로 세분하는 단계; b) determining a reference image and subdividing the reference image into a plurality of blocks; c) 블록별 블록평균명도 (BML: Block Mean of Luminance) 값을 구하는 단계;c) obtaining a Block Mean of Luminance (BML) value for each block; d) 상기 블록평균명도 값을 해당 스레솔드(Threshold) 값과 비교하여 화재후보블록을 판별하는 단계; d) determining the fire candidate block by comparing the block average brightness value with a corresponding threshold value; e) 화재후보블록을 기준으로 그 좌,우 및 상부에 위치한 블록을 포함하는 영역을 화재후보영역으로 특정하는 단계; e) specifying an area including a block located on the left, right, and upper sides of the fire candidate block as a fire candidate area; f) 기준 영상을 포함한 이후의 연속되는 영상들에 대한 화재후보영역의 명도변동값을 평균하여 블록명도변동(BMD: Block Mean of Difference)값을 산출하는 단계; f) calculating a Block Mean of Difference (BMD) value by averaging the brightness fluctuation values of the fire candidate region for subsequent images including the reference image; g) 상기 블록명도변동 값을 해당 스레솔드 값과 비교하여 화재후보영역에 대해 화재영역 여부를 판별하고, 화재영역 판별 시 경보를 발생하는 단계;를 포함하되, 상기 a) 단계는 적외선 영상의 입력 주기에 따라 계속 반복되고, b) ~ e) 단계는 소정 주기로 선택되는 기준영상에 대해서만 수행되고 이 중 c) ~ e) 단계는 상기 기준 영상을 세분한 블록별로 수행되며, f) 및 g) 단계는 d) 단계에서 화재후보블록으로 판별되는 경우에 수행되는 것을 특징으로 하는 화염의 동적 특성을 이용한 적외선 화재 감지 방법. g) comparing the block brightness fluctuation value with a corresponding threshold value to determine whether a fire zone is a fire zone and generating an alarm when the fire zone is determined, wherein the step a) comprises inputting an infrared image. Repeated according to the cycle, steps b) to e) are performed only for a reference image selected at a predetermined cycle, and steps c) to e) are performed for each subdivided block of the reference image, and steps f) and g). Infrared fire detection method using the dynamic characteristics of the flame, characterized in that is carried out if it is determined in step d) as the fire candidate block. 제 1항에 있어서, 상기 a)단계는 획득한 적외선 영상에 대하여 임펄스성 잡음을 제거하기 위하여 메디안 필터(Median Filter)에 의해 필터링을 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 화염의 동적 특성을 이용한 적외선 화재 감지 방법. The method of claim 1, wherein the step a) further comprises the step of performing a filtering by means of a median filter to remove impulsive noise on the acquired infrared image. Infrared fire detection method. 제 1항에 있어서, 상기 b)단계에서 기준영상은 소정의 시간 주기로 선정하며, 블록의 크기는 8x8 또는 16x16 화소인 것을 특징으로 하는 화염의 동적 특성을 이용한 적외선 화재 감지 방법. The method of claim 1, wherein the reference image is selected at a predetermined time period in step b), and the size of the block is 8x8 or 16x16 pixels. 제 1항에 있어서, 상기 c)단계의 블록평균명도(BML)는 다음 식에 의하는 것을 특징으로 하는 화염의 동적 특성을 이용한 적외선 화재 감지 방법The method of claim 1, wherein the block average brightness (BML) of the step c) is based on the following equation: infrared fire detection method using the dynamic characteristics of the flame
Figure 112005072906429-PAT00003
Figure 112005072906429-PAT00003
여기서, M1 : 블록의 행 크기, N1 : 블록의 열 크기, P(m,n) : 블록의 화소별 명도 값.Here, M1: row size of the block, N1: column size of the block, P (m, n): brightness value for each pixel of the block.
제 1항에 있어서, 상기 e)단계에서의 화재후보영역은 3 x 3 배열 구조의 블록들로서, 그 중 화재후보블록은 3행 2열에 위치하는 것을 특징으로 하는 화염의 동적 특성을 이용한 적외선 화재 감지 방법.According to claim 1, wherein the fire candidate area in step e) is a block of 3 x 3 array structure, wherein the fire candidate block is located in three rows and two columns, infrared fire detection using the dynamic characteristics of the flame. Way. 제 1항에 있어서, 상기 f)단계의 블록명도변동(BMD) 값은 다음 식에 의하는 것을 특징으로 하는 화염의 동적 특성을 이용한 적외선 화재 감지 방법The method of claim 1, wherein the BMD value of step f) is determined by the following equation.
Figure 112005072906429-PAT00004
Figure 112005072906429-PAT00004
여기서, M2 : 화재후보영역의 행 크기, N2 : 블록의 열 크기, Pt -1(m,n) : 직전 영상의 화소 명도 값, Pt (m,n) : 현재 영상의 화소 명도 값.Where M2: row size of the fire candidate area, N2: column size of the block, Pt- 1 (m, n): pixel brightness value of the previous image, Pt (m, n): pixel brightness value of the current image.
적외선 영상을 이용한 화재 감시 시스템에 있어서, 영상 버퍼를 포함하여 적외선 영상을 일정주기로 영상 버퍼에 갱신 저장하는 영상 버퍼링 처리부; 상기 획득한 적외선 영상 중에서 소정의 기준으로 기준영상을 정하고 이를 다수의 블록으로 세분하여 블록별 블록평균명도를 계산하는 블록평균명도 처리부; 상기 블록평균명도 값과 스레솔드 값을 비교하여 화재후보 블록을 판별하고 화재후보블록을 중심으로 화재후보영역을 특정하는 화재후보블록 처리부; 기준 영상을 포함한 이후의 연속되는 영상들에 대한 화재후보영역의 명도변동값을 평균하여 블록명도변동(BMD: Block Mean of Difference)값을 산출하는 블록명도변동 처리부; 상기 평균명도변동 값과 스레솔드 값을 비교하여 화재 영역을 판별하고 경보를 생성하여 출력하는 화재 판별부를 포함하는 것을 특징으로 하는 화염의 동적 특성을 이용한 적외선 화재 감지 시스템.A fire monitoring system using an infrared image, the fire monitoring system comprising: an image buffering processor configured to update and store an infrared image at a predetermined cycle, including an image buffer; A block average brightness processor configured to calculate a block average brightness for each block by determining a reference image based on a predetermined reference among the acquired infrared images and subdividing the reference image into a plurality of blocks; A fire candidate block processor for determining a fire candidate block by comparing the block average brightness value and a threshold value and specifying a fire candidate area based on the fire candidate block; A block brightness change processor for calculating a block mean of difference (BMD) value by averaging the brightness change values of the fire candidate region for subsequent images including the reference image; Infrared fire detection system using the dynamic characteristics of the flame, characterized in that it comprises a fire determination unit for comparing the average brightness fluctuation value and the threshold value to determine the fire zone, and generates and outputs an alarm. 제 7항에 있어서, 상기 영상 버퍼링 처리부에 의해서 획득한 적외선 영상에 대하여 메디안 필터를 이용하여 임펄스성 잡음을 제거하는 필터링 처리부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 화염의 동적 특성을 이용한 적외선 화재 감지 시스템.The infrared fire detection system of claim 7, further comprising a filtering processor configured to remove impulsive noise by using a median filter on the infrared image acquired by the image buffering processor. 적외선 화재 감시 시스템에 의해 판독되고 실행될 수 있는 프로그램을 기록한 기록매체에 있어서, A recording medium having recorded thereon a program which can be read and executed by an infrared fire monitoring system. a) 일정한 시간 간격으로 영상을 획득하여 저장하는 영상 버퍼링 단계; a) an image buffering step of acquiring and storing images at regular time intervals; b) 기준 영상을 정하고 기준영상을 다수의 블록으로 세분하는 단계; b) determining a reference image and subdividing the reference image into a plurality of blocks; c) 블록별 블록평균명도 (BML: Block Mean of Luminance) 값을 구하는 단계;c) obtaining a Block Mean of Luminance (BML) value for each block; d) 상기 블록평균명도 값을 해당 스레솔드(Threshold) 값과 비교하여 화재후보블록을 판별하는 단계; d) determining the fire candidate block by comparing the block average brightness value with a corresponding threshold value; e) 화재후보블록을 기준으로 그 좌,우 및 상부에 위치한 블록을 포함하는 영역을 화재후보영역으로 특정하는 단계; e) specifying an area including a block located on the left, right, and upper sides of the fire candidate block as a fire candidate area; f) 기준 영상을 포함한 이후의 연속되는 영상들에 대한 화재후보영역의 명도변동값을 평균하여 블록명도변동(BMD: Block Mean of Difference)값을 산출하는 단계; f) calculating a Block Mean of Difference (BMD) value by averaging the brightness fluctuation values of the fire candidate region for subsequent images including the reference image; g) 상기 블록명도변동 값을 해당 스레솔드 값과 비교하여 화재후보영역에 대해 화재영역 여부를 판별하고, 화재영역 판별 시 경보를 발생하는 단계;를 포함하되, 상기 a) 단계는 적외선 영상의 입력 주기에 따라 계속 반복되고, b) ~ e) 단계는 소정 주기로 선택되는 기준영상에 대해서만 수행되고 이 중 c) ~ e) 단계는 상 기 기준 영상을 세분한 블록별로 수행되며, f) 및 g) 단계는 d) 단계에서 화재후보블록으로 판별되는 경우에 수행되는 것을 특징으로 하는 프로그램을 기록한 기록매체. g) comparing the block brightness fluctuation value with a corresponding threshold value to determine whether a fire zone is a fire zone and generating an alarm when the fire zone is determined, wherein the step a) comprises inputting an infrared image. Repeatedly according to the cycle, steps b) to e) are performed only for the reference image selected at a predetermined cycle, and steps c) to e) are performed for each subdivided block of the reference image, f) and g). And the step is performed if it is determined in step d) that it is a fire candidate block. 제 9항에 있어서, 상기 a) 단계는 획득한 적외선 영상에 대하여 임펄스성 영상잡음을 제거하기 위한 필터링 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 프로그램을 기록한 기록매체. 10. The recording medium of claim 9, wherein the step a) further comprises a filtering step for removing impulsive image noise from the acquired infrared image.
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